Instructions to use MarkBW/rawfully-stylish-xl with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use MarkBW/rawfully-stylish-xl with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("xinsir/controlnet-union-sdxl-1.0", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") pipe.load_lora_weights("MarkBW/rawfully-stylish-xl") prompt = "UNICODE\u0000\u0000M\u0000a\u0000s\u0000t\u0000e\u0000r\u0000p\u0000i\u0000e\u0000c\u0000e\u0000,\u0000 \u0000(\u00001\u0000:\u00000\u00000\u0000 \u0000a\u0000m\u0000)\u0000 \u0000d\u0000a\u0000r\u0000k\u0000 \u0000n\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000,\u0000 \u0000r\u0000a\u0000w\u0000 \u0000l\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000i\u0000n\u0000g\u0000,\u0000 \u0000o\u0000v\u0000e\u0000r\u0000e\u0000x\u0000p\u0000o\u0000s\u0000e\u0000d\u0000,\u0000 \u0000h\u0000a\u0000r\u0000s\u0000h\u0000 \u0000f\u0000l\u0000a\u0000s\u0000h\u0000,\u0000 \u0000p\u0000h\u0000o\u0000t\u0000o\u0000r\u0000e\u0000a\u0000l\u0000i\u0000s\u0000t\u0000i\u0000c\u0000,\u0000 \u0000s\u0000h\u0000a\u0000r\u0000p\u0000 \u0000f\u0000o\u0000c\u0000u\u0000s\u0000,\u0000 \u0000m\u0000e\u0000d\u0000i\u0000u\u0000m\u0000 \u0000s\u0000h\u0000o\u0000t\u0000,\u0000 \u00001\u0000g\u0000i\u0000r\u0000l\u0000,\u0000 \u00003\u00006\u0000-\u0000y\u0000e\u0000a\u0000r\u0000-\u0000o\u0000l\u0000d\u0000,\u0000 \u0000(\u0000c\u0000u\u0000t\u0000e\u0000:\u0000 \u00001\u0000.\u00005\u0000)\u0000,\u0000 \u0000(\u0000p\u0000e\u0000t\u0000i\u0000t\u0000e\u0000:\u0000 \u00001\u0000.\u00003\u0000)\u0000,\u0000 \u0000(\u0000v\u0000i\u0000b\u0000r\u0000a\u0000n\u0000t\u0000 \u0000r\u0000e\u0000d\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000)\u0000,\u0000 \u0000(\u0000m\u0000e\u0000s\u0000s\u0000y\u0000 \u0000p\u0000o\u0000n\u0000y\u0000t\u0000a\u0000i\u0000l\u0000:\u0000 \u00001\u0000.\u00003\u0000)\u0000,\u0000 \u0000W\u0000i\u0000t\u0000h\u0000 \u0000T\u0000h\u0000i\u0000c\u0000k\u0000 \u0000E\u0000y\u0000e\u0000l\u0000a\u0000s\u0000h\u0000e\u0000s\u0000,\u0000 \u0000s\u0000m\u0000a\u0000l\u0000l\u0000 \u0000m\u0000o\u0000u\u0000t\u0000h\u0000,\u0000 \u0000(\u0000r\u0000e\u0000a\u0000l\u0000i\u0000s\u0000t\u0000i\u0000c\u0000 \u0000s\u0000k\u0000i\u0000n\u0000 \u0000t\u0000e\u0000x\u0000t\u0000u\u0000r\u0000e\u0000:\u0000 \u00001\u0000.\u00003\u0000)\u0000,\u0000 \u0000d\u0000a\u0000r\u0000k\u0000 \u0000g\u0000r\u0000e\u0000e\u0000n\u0000 \u0000e\u0000y\u0000e\u0000s\u0000,\u0000 \u0000(\u0000e\u0000x\u0000t\u0000r\u0000e\u0000m\u0000e\u0000l\u0000y\u0000 \u0000d\u0000e\u0000l\u0000i\u0000c\u0000a\u0000t\u0000e\u0000:\u0000 \u00001\u0000.\u00003\u0000)\u0000,\u0000 \u0000s\u0000p\u0000a\u0000r\u0000s\u0000e\u0000l\u0000y\u0000 \u0000d\u0000e\u0000c\u0000o\u0000r\u0000a\u0000t\u0000e\u0000d\u0000 \u0000a\u0000p\u0000a\u0000r\u0000t\u0000m\u0000e\u0000n\u0000t\u0000,\u0000 \u0000j\u0000o\u0000y\u0000f\u0000u\u0000l\u0000,\u0000 \u0000w\u0000e\u0000a\u0000r\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000a\u0000 \u0000s\u0000i\u0000l\u0000k\u0000y\u0000 \u0000t\u0000o\u0000p\u0000 \u0000a\u0000n\u0000d\u0000 \u0000s\u0000i\u0000l\u0000k\u0000y\u0000 \u0000s\u0000h\u0000o\u0000r\u0000t\u0000s\u0000,\u0000 \u0000(\u0000l\u0000o\u0000v\u0000i\u0000n\u0000g\u0000,\u0000 \u0000e\u0000x\u0000p\u0000e\u0000c\u0000t\u0000a\u0000n\u0000t\u0000 \u0000s\u0000m\u0000i\u0000l\u0000e\u0000:\u0000 \u00001\u0000.\u00005\u0000)\u0000,\u0000 \u0000r\u0000o\u0000m\u0000a\u0000n\u0000t\u0000i\u0000c\u0000 \u0000b\u0000u\u0000t\u0000 \u0000w\u0000h\u0000o\u0000l\u0000e\u0000s\u0000o\u0000m\u0000e\u0000,\u0000 \u0000" image = pipe(prompt).images[0] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps
- Draw Things
- DiffusionBee
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
# switch to "mps" for apple devices
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("xinsir/controlnet-union-sdxl-1.0", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda")
pipe.load_lora_weights("MarkBW/rawfully-stylish-xl")
prompt = "UNICODE\u0000\u0000M\u0000a\u0000s\u0000t\u0000e\u0000r\u0000p\u0000i\u0000e\u0000c\u0000e\u0000,\u0000 \u0000(\u00001\u0000:\u00000\u00000\u0000 \u0000a\u0000m\u0000)\u0000 \u0000d\u0000a\u0000r\u0000k\u0000 \u0000n\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000,\u0000 \u0000r\u0000a\u0000w\u0000 \u0000l\u0000i\u0000g\u0000h\u0000t\u0000i\u0000n\u0000g\u0000,\u0000 \u0000o\u0000v\u0000e\u0000r\u0000e\u0000x\u0000p\u0000o\u0000s\u0000e\u0000d\u0000,\u0000 \u0000h\u0000a\u0000r\u0000s\u0000h\u0000 \u0000f\u0000l\u0000a\u0000s\u0000h\u0000,\u0000 \u0000p\u0000h\u0000o\u0000t\u0000o\u0000r\u0000e\u0000a\u0000l\u0000i\u0000s\u0000t\u0000i\u0000c\u0000,\u0000 \u0000s\u0000h\u0000a\u0000r\u0000p\u0000 \u0000f\u0000o\u0000c\u0000u\u0000s\u0000,\u0000 \u0000m\u0000e\u0000d\u0000i\u0000u\u0000m\u0000 \u0000s\u0000h\u0000o\u0000t\u0000,\u0000 \u00001\u0000g\u0000i\u0000r\u0000l\u0000,\u0000 \u00003\u00006\u0000-\u0000y\u0000e\u0000a\u0000r\u0000-\u0000o\u0000l\u0000d\u0000,\u0000 \u0000(\u0000c\u0000u\u0000t\u0000e\u0000:\u0000 \u00001\u0000.\u00005\u0000)\u0000,\u0000 \u0000(\u0000p\u0000e\u0000t\u0000i\u0000t\u0000e\u0000:\u0000 \u00001\u0000.\u00003\u0000)\u0000,\u0000 \u0000(\u0000v\u0000i\u0000b\u0000r\u0000a\u0000n\u0000t\u0000 \u0000r\u0000e\u0000d\u0000 \u0000h\u0000a\u0000i\u0000r\u0000)\u0000,\u0000 \u0000(\u0000m\u0000e\u0000s\u0000s\u0000y\u0000 \u0000p\u0000o\u0000n\u0000y\u0000t\u0000a\u0000i\u0000l\u0000:\u0000 \u00001\u0000.\u00003\u0000)\u0000,\u0000 \u0000W\u0000i\u0000t\u0000h\u0000 \u0000T\u0000h\u0000i\u0000c\u0000k\u0000 \u0000E\u0000y\u0000e\u0000l\u0000a\u0000s\u0000h\u0000e\u0000s\u0000,\u0000 \u0000s\u0000m\u0000a\u0000l\u0000l\u0000 \u0000m\u0000o\u0000u\u0000t\u0000h\u0000,\u0000 \u0000(\u0000r\u0000e\u0000a\u0000l\u0000i\u0000s\u0000t\u0000i\u0000c\u0000 \u0000s\u0000k\u0000i\u0000n\u0000 \u0000t\u0000e\u0000x\u0000t\u0000u\u0000r\u0000e\u0000:\u0000 \u00001\u0000.\u00003\u0000)\u0000,\u0000 \u0000d\u0000a\u0000r\u0000k\u0000 \u0000g\u0000r\u0000e\u0000e\u0000n\u0000 \u0000e\u0000y\u0000e\u0000s\u0000,\u0000 \u0000(\u0000e\u0000x\u0000t\u0000r\u0000e\u0000m\u0000e\u0000l\u0000y\u0000 \u0000d\u0000e\u0000l\u0000i\u0000c\u0000a\u0000t\u0000e\u0000:\u0000 \u00001\u0000.\u00003\u0000)\u0000,\u0000 \u0000s\u0000p\u0000a\u0000r\u0000s\u0000e\u0000l\u0000y\u0000 \u0000d\u0000e\u0000c\u0000o\u0000r\u0000a\u0000t\u0000e\u0000d\u0000 \u0000a\u0000p\u0000a\u0000r\u0000t\u0000m\u0000e\u0000n\u0000t\u0000,\u0000 \u0000j\u0000o\u0000y\u0000f\u0000u\u0000l\u0000,\u0000 \u0000w\u0000e\u0000a\u0000r\u0000i\u0000n\u0000g\u0000 \u0000a\u0000 \u0000s\u0000i\u0000l\u0000k\u0000y\u0000 \u0000t\u0000o\u0000p\u0000 \u0000a\u0000n\u0000d\u0000 \u0000s\u0000i\u0000l\u0000k\u0000y\u0000 \u0000s\u0000h\u0000o\u0000r\u0000t\u0000s\u0000,\u0000 \u0000(\u0000l\u0000o\u0000v\u0000i\u0000n\u0000g\u0000,\u0000 \u0000e\u0000x\u0000p\u0000e\u0000c\u0000t\u0000a\u0000n\u0000t\u0000 \u0000s\u0000m\u0000i\u0000l\u0000e\u0000:\u0000 \u00001\u0000.\u00005\u0000)\u0000,\u0000 \u0000r\u0000o\u0000m\u0000a\u0000n\u0000t\u0000i\u0000c\u0000 \u0000b\u0000u\u0000t\u0000 \u0000w\u0000h\u0000o\u0000l\u0000e\u0000s\u0000o\u0000m\u0000e\u0000,\u0000 \u0000"
image = pipe(prompt).images[0]rawfully-stylish-xl

- Prompt
- UNICODEMasterpiece, (1:00 am) dark night, raw lighting, overexposed, harsh flash, photorealistic, sharp focus, medium shot, 1girl, 36-year-old, (cute: 1.5), (petite: 1.3), (vibrant red hair), (messy ponytail: 1.3), With Thick Eyelashes, small mouth, (realistic skin texture: 1.3), dark green eyes, (extremely delicate: 1.3), sparsely decorated apartment, joyful, wearing a silky top and silky shorts, (loving, expectant smile: 1.5), romantic but wholesome,
Model description
this lora produces dramatic lighting effects
Trigger words
You should use raw lighting to trigger the image generation.
You should use overexposed to trigger the image generation.
You should use harsh flash to trigger the image generation.
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